融合智能服务大脑以物联网技术为基础，人工智能、大数据、云服务为支撑，智能服务为主体，提供八大能力助力企事业单位数字化改革。平台实现设备、数据互联，业务、应用协同，管理、服务闭环；实现决策科学化、管理精准化、服务个性化，治理水平全面提升，支撑构建高质量服务体系。 1.物联互通：通过统一的标准应用协议并建立标准化的终端设备接入规范，提供园区内各种终端广泛感知和泛在接入能力，达到物物相连的目标； 2.能力复用：将园区内身份识别、金融支付、各类缴费、节能管控、安防控制等以API、微服务等方式进行统一汇聚发布，提供智能服务复用能力，实现信息化快速迭代； 3.数据分析：集合数据标准、元数据、数据质量、数据资产、数据安全等模块，为客户提供数据汇聚、共享及分析能力，为领导提供更加精准的决策依据； 4.业务协同：提供图形化配置及跨应用协同能力，实现校务应用之间功能、数据及权限的协同关联，消除身份孤岛、数据孤岛和服务孤岛； 5.能力开放：集合各类系统接口用于师生创新应用开发的技术平台，对外提供能力开放，对内完成服务集成，助力智慧校园建设过程中的创新应用拓展； 6.统一认证：提供统一身份库、身份介质管理、身份认证、身份识别及核验、统一授权、单点登录能功能，突出卡码脸一体的识别与核验能力，实现园区用户的一致管理； 7.数字孪生：基于数字孪生等技术建立镜像化、数字化、智能化的虚拟园区融合各种资源和服务，突破时空、资源、身份的限制为信息化带来全面变革； 8.服务闭环：对园区内的公寓、餐厅、教室、图书馆、场馆、停车、安防等场景化应用实现服务闭环能力，提升服务质量和管理效能。

以新大陆嵌入式AI核心开发板为核心，结合深度摄像头、激光雷达等部件，以差速模型与视觉神经网络技术，掌握ROS 机器人操作系统、深度学习、自动驾驶等融合技术。 

集计算机视觉、智能语音、机械臂融合控制技术为一体，配套机器人色块分拣、语音机器人、小型柔性智能制造、无人零售等多个行业典型实验案例，学习掌握人工智能专业核心技术。

面向人工智能工程技术、人工智能技术应用等专业的核心技术教学，学习掌握人工智能计算机视觉、智能语音、边缘计算、终端感知控制等相关人工智能关键技术。

具备教学实训、课堂练习、资源承载的支撑能力以及区块链理论知识、技术实战、环境搭建、开发语言、案例分析于一体的实验平台。

产品详细介绍 　　盈可视教育资源云平台是一套建立在Linux系统环境下，基于JAVA平台进行开发的，针对教育视频资源共享及应用的平台软件。 　　该系统以目前流行的“国家公开课平台”的展现方式进行视频资源的展示与分享，无须安装专用播放器，通过B/S架构下的网页FLASH+HTML5双模式直播及点播技术，实现实时直播点播、虚拟切片、评论、评分、编辑、教学分析、点播统计、用户管理等功能应用，并支持>1000用户并发访问，为教育资源的共享提供了一套优秀的解决方案。 　　盈可视教育资源云平台除了提供优质视频资源的发布共享外，还提供前端录播系统的集中管理功能，实现前端录播课室的控制以及预约录制管理应用。 　　六大亮点 　　微课虚拟切片 　　丰富学科资源 　　在线评分打点 　　个人工作室 　　大规模直播点播 　　集中管理控制 　　其他功能 　　主题分类展示 　　多级平台接入 　　用户权限管理 　　SNS社区功能 　　视频点播统计 　　视频在线编辑 　　ST教育分析工具 　　一键转载分享 　　一、 微课虚拟切片 　　视频虚拟切片功能，切片不破坏原有视频的完整性，剪切的视频片段可进行自由下载，完整提取课堂精华，精彩微课轻松建立。 　　支持多个关键字录入，且进行切片后的原视频仍能完整保留，不会破坏原始视频素材结构。 　　盈可视教育资源云平台可实现在线的视频编缉,可将视频文件在网页上进行剪切、合并、输出等操作，轻松实现视频资源的在线集中加工操作，让视频资源更趋完美。 　　二、 丰富学科资源 　　平台支持学科资源文件的上传，学科资源文件类型包括文档、图片、视频、音频等，支持文档、图片的在线阅读，无需下载到本地。支持学科资源文件搜索。 　　支持学科资源文件分类根据院校、年级、学科、章节等规则的自定义，支持学科资源文件下载热度排行榜，支持学科资源文件点击热度排行榜，支持分类资源的上传时间、点击率排行列表显示。 　　三、 在线评分打点 　　在线评分打点及统计功能，轻松实现专家点评、师生交流，学生间交流、教师间交流的功能，同时能对评分结果进行统计以及Excel表导出。 　　系统可进行具体评分项目、评分模板管理，不同类别的视频可设置不同的评分内容。 　　用户在平台上进行点播时，在评分打点界面还可进行视频相关附件的保存以及下载，从而实现专家对视频中课堂PPT课件的点评需求以及学生对教师课件或者其它学习资料的下载需求。 　　四、 个人工作室 　　支持教师与教研员个人工作室的建立，在个人工作室内教师可进行个人教学研讨成果的公告发布，实现第一时间的教研成果展示，从而推动教师的教研创新能力发展，促进教研成果探讨共享与交流。教师可上传自己的精品教学视频并进行相关视频管理，同时可上传自己的教学课件进行发布与管理。 　　五、大规模直播点播 　　系统支持200间以上录播教室的直播转发以及直播列表选择，支持>2000路并发直播及点播观看。 　　六、 集中管理控制 　　系统可支持前端录播主机的集中式管理，由统一的管理平台对网络内多台录播主机进行集中式管理，管理通过IE网页方式实现。管理内容包括前端录播系统的接入、删除、信息修改、录制模式选择/开启/停止、直播权限、关机等操作。 　　系统可实现多台录播主机的预约录制集中管理功能，管理员可进行每一间录播室一个学期以上的预约时间列表设定、浏览、删除。并可通过甘特图的形式查看教室预约情况。

项目简介 随着互联网的发展，以网络视频、文件下载为代表的内容应用以及相应的数据流量开始成为主流。根据互联网流量分析机构CISCO发布的最新报告，在互联网流量高峰时段，以视频、网页、文件为主的内容流量已经超过互联网总流量的63%。海量的内容需求对互联网带宽带来巨大压力，而解决这一问题的有效方法就是CDN(内容分发网络)。CDN通过将内容分发至网络边缘，实现就近数据服务，从而减少网络带宽压力和服务器压力。随着CDN技术的出现，目前CDN 已经得到广泛应用。按照CISCO 预测，未来5年网络流量将增加5倍，其中70%以上的数据都将通过CDN进行传输。 未来网络媒体内容分发系统是下一代的流媒体 CDN 技术。传统CDN是一种集中控制、封闭式管理、私有的缓存技术。需要运营商投入巨大硬件和软件资源，搭建一个专用的内容分发平台，限制了CDN技术的性能和广泛使用。未来网络内容分发平台利用内容中心技术(Content-centricNetworking),实现泛CDN。网络上所有节点均可成为CDN缓存，自动管理和分发内容，无需专用硬件和软件平台。 北京大学网络视频实验室对网络视频传输、未来网络技术进行了多年的研究，在内容中心网络、HTTP流媒体、未来网络方面进行了透彻的分析和研究，开发了HTTP内容中心网络系统。应用范围 随着互联网流量的剧增，以及对网络视频质量要求的增加，内容分发网络的需求越来越大。按照CISCO预测，内容分发市场增长率将超过30%，具有广阔的市场前景。项目阶段 目前本项目已经完成了原型系统的开发，正处于产品化阶段。知识产权 北京大学网络视频实验室在承担国家863项目“未来网络体系架构和创新环境”基础上，重点研究了内容中心网络的命名方式、内容寻址机制和缓存路由协议，提出了命名内容查找协议NCR、期望最优路由协议ESP，并在INFOCOM、 SIGCOMM、CFI发表多篇论文，申请发明专利多项。合作方式 技术转让、技术许可、合作开发。

随着互联网的发展，以网络视频、文件下载为代表的内容应用以及相应的数据流量开始成为主流。根据互联网流量分析机构CISCO发布的最新报告，在互联网流量高峰时段，以视频、网页、文件为主的内容流量已经超过互联网总流量的63%。海量的内容需求对互联网带宽带来巨大压力，而解决这一问题的有效方法就是CDN(内容分发网络)。CDN通过将内容分发至网络边缘，实现就近数据服务，从而减少网络带宽压力和服务器压力。随着CDN技术的出现，目前CDN已经得到广泛应用。按照CISCO预测，未来5年网络流量将增加5倍，其中70%以上的数据都将通过CDN进行传输。 未来网络媒体内容分发系统是下一代的流媒体CDN技术。传统CDN是一种集中控制、封闭式管理、私有的缓存技术。需要运营商投入巨大硬件和软件资源，搭建一个专用的内容分发平台，限制了CDN技术的性能和广泛使用。未来网络内容分发平台利用内容中心技术(Content-centricNetworking),实现泛CDN。网络上所有节点均可成为CDN缓存，自动管理和分发内容，无需专用硬件和软件平台。 北京大学网络视频实验室对网络视频传输、未来网络技术进行了多年的研究，在内容中心网络、HTTP流媒体、未来网络方面进行了透彻的分析和研究，开发了HTTP内容中心网络系统。

西安科技大学自 2009 年开始就矿山应急救援通信技术和装备着手开始研究，现该成果获中国煤炭工业协会科技进步奖二等奖 1 项，实用新型专利 3 项，发表论文 6 篇；研制成果针对矿井应急救援过程中所遇到的困难，研究与开发具有传输语音、视频和多种环境参数数据的井下多媒体信息地面钻孔探测装置，实时、准确地把受灾钻孔中及通过钻孔探测到的井巷中的受灾信息时实时传送到地面救灾指挥部及各级救援指挥中心，为救灾指挥员与专家提供准确可靠的灾情信息，达到科学制定救灾方案的目的项目研究成果目前成功得完成了多次矿山事故应急救援，并为煤矿企业挽回巨大经济损失，保障了广大煤矿井下工作人员的人身安全，树立了良好的国际形象，取得的巨大的经济效益和社会效益，推广应用前景广阔。